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Descubra cómo los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 mejoran la seguridad ciclista, siguiendo a los ciclistas, detectando los cascos y analizando la velocidad para mejorar el conocimiento de la carretera.
El ciclismo ha ganado popularidad como medio de transporte sostenible, deporte de competición y actividad física. Sin embargo, los problemas de seguridad, las limitaciones de las infraestructuras y la necesidad de una mejor integración vial siguen siendo cuestiones clave para los ciclistas de todo el mundo. Según estudios recientes, Ontario experimentó un aumento significativo en las muertes de ciclistas y peatones en 2024, duplicando las muertes de ciclistas y aumentando las muertes de peatones en un 82% en comparación con el año anterior.
Para hacer frente a estos retos, la inteligencia artificial (IA) y los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 pueden utilizarse para aumentar la seguridad ciclista, optimizar las infraestructuras y mejorar la experiencia de conducción en general. Al aprovechar la detección, el seguimiento y el análisis de objetos en tiempo real, Vision AI puede mejorar la seguridad ciclista, proporcionar información para la planificación del tráfico e incluso detectar el cumplimiento de la normativa, como el uso del casco.
Además, la visión por ordenador está ayudando a los planificadores urbanos a controlar los patrones de movimiento de los ciclistas, lo que permite diseñar mejor los carriles bici e integrar las carreteras de forma más segura. Para los ciclistas aficionados y profesionales, los sistemas de visión basados en IA pueden ayudar a controlar la velocidad, detectar los peligros de la carretera y facilitar la navegación, haciendo que el ciclismo sea más seguro y accesible.
En este artículo analizaremos los retos a los que se enfrentan los ciclistas, cómo puede ayudarles la visión por ordenador y algunas aplicaciones reales de los sistemas de visión basados en IA en el ciclismo.
Retos y preocupaciones del ciclismo actual
A pesar de la creciente popularidad de la bicicleta, varios retos afectan tanto a la seguridad como a la accesibilidad:
Riesgos para la seguridad ciclista: Los ciclistas se encuentran entre los usuarios más vulnerables de la vía pública, ya que se enfrentan a peligros derivados de la falta de atención de los conductores, el mal estado de las carreteras y unas infraestructuras ciclistas inadecuadas. La falta de medidas de seguridad en tiempo real aumenta el riesgo de accidentes.
Problemas de integración del tráfico: Muchas ciudades aún carecen de carriles exclusivos para ciclistas, lo que les obliga a compartir la calzada con los vehículos de motor y aumenta la probabilidad de colisiones.
Lagunas de datos para la planificación urbana: A diferencia de los vehículos de motor, las bicicletas no suelen ser objeto de seguimiento en los sistemas de vigilancia del tráfico a gran escala, lo que limita la capacidad de los planificadores urbanos para optimizar las rutas ciclistas.
Cumplimiento y aplicación del casco: Los cascos reducen significativamente el riesgo de lesiones, pero su cumplimiento varía mucho. El seguimiento del uso del casco puede fomentar mejores hábitos de seguridad y ayudar a los responsables políticos a elaborar normativas eficaces.
Para hacer frente a estos problemas se necesitan soluciones más inteligentes, y la tecnología de visión por ordenador se perfila como una herramienta clave para mejorar la seguridad y la eficacia del uso de la bicicleta.
Cómo la visión por ordenador puede mejorar el ciclismo
Los modelos de visión por ordenador pueden analizar, detectar y rastrear objetos en tiempo real, lo que los hace idóneos para mejorar la seguridad y el rendimiento del ciclismo. Al integrar Vision AI en los sistemas de ciclismo inteligente, las cámaras y los sensores con IA pueden proporcionar información en tiempo real que mejore la seguridad vial y la planificación de infraestructuras.
Áreas clave en las que la visión por ordenador puede mejorar la seguridad ciclista:
Control de la seguridad ciclista: Los sistemas de detección basados en IA pueden identificar condiciones inseguras en la carretera, como baches o atascos repentinos, y avisar a los ciclistas.
Detección del cumplimiento del uso del casco: La visión por ordenador puede detectar el uso del casco entre los ciclistas para fomentar las prácticas de seguridad.
Análisis del flujo de tráfico: Los modelos de detección de objetos pueden analizar las interacciones entre bicicletas y vehículos, identificando áreas en las que la infraestructura ciclista necesita mejoras.
Seguimiento del movimiento ciclista para una planificación urbana más inteligente: El seguimiento mediante IA de la densidad de ciclistas y el uso de las carreteras puede informar sobre el desarrollo de infraestructuras, garantizando mejores condiciones para el uso de la bicicleta en las ciudades.
Veamos ahora más de cerca cómo se está aplicando ya la visión por ordenador en el ciclismo.
Aplicaciones de la visión por ordenador en el ciclismo
Ahora que hemos explorado los retos del ciclismo y cómo los modelos de visión por ordenador pueden mejorar la seguridad y la accesibilidad, examinemos las aplicaciones en el mundo real. Los sistemas de visión basados en IA pueden mejorar la infraestructura ciclista, controlar el uso del casco, mejorar la seguridad y ayudar a los ciclistas en la carretera.
Detección y seguimiento de bicicletas y personas para mejorar la seguridad ciclista
Comprender cómo se mueven los ciclistas y los peatones por los entornos urbanos es crucial para mejorar la gestión del tráfico, la seguridad vial y la optimización de las infraestructuras. Los modelos de visión por ordenador pueden detectar, rastrear y contar bicicletas y peatones en tiempo real, proporcionando datos valiosos para mejorar la ubicación de los carriles bici, reducir el riesgo de accidentes y mejorar la fluidez general del tráfico.
Las cámaras de vigilancia dotadas de IA Vision pueden controlar la densidad de bicicletas en distintas zonas, lo que permite a los urbanistas ajustar el diseño de las carreteras en función de los patrones de uso reales. Mediante la clasificación, los modelos de IA pueden distinguir entre ciclistas, bicicletas y cascos, lo que permite una recogida de datos más precisa para la planificación de infraestructuras. Las autoridades pueden evaluar si los carriles bici existentes son suficientes o si se necesita infraestructura ciclista adicional.
Fig. 1. Detección por visión computerizada de ciclistas, bicicletas y uso del casco.
El recuento de ciclistas y peatones también puede contribuir a mejorar la gestión del tráfico y la respuesta ante emergencias. Si se detecta un volumen elevado de ciclistas en momentos concretos del día, pueden ajustarse los semáforos para mejorar la priorización de los ciclistas en las intersecciones.
Al aprovechar la detección, segmentación y recuento en tiempo real, las autoridades de transporte pueden tomar decisiones basadas en datos para mejorar la planificación urbana, aumentar la seguridad ciclista y desarrollar ciudades más favorables a los ciclistas.
Detección de cascos para garantizar la seguridad
El uso del casco reduce significativamente el riesgo de lesiones graves en la cabeza, pero su cumplimiento sigue siendo desigual entre los ciclistas. Los modelos de visión por ordenador como YOLO11 pueden detectar en tiempo real si un ciclista lleva casco, lo que permite controlar la seguridad y hacer cumplir la normativa.
Fig. 2. Los modelos de visión por ordenador identifican a los ciclistas con y sin casco.
Por ejemplo, los sistemas de vigilancia del tráfico basados en IA pueden analizar los vídeos de las vías ciclistas para detectar los índices de uso del casco. Los responsables políticos pueden utilizar estos datos para poner en marcha campañas de concienciación específicas o aplicar la normativa sobre el uso del casco con mayor eficacia.
Además, en eventos ciclistas o carreras competitivas, la detección de cascos mediante IA puede garantizar que todos los participantes cumplen las normas de seguridad antes de comenzar la carrera. Al aprovechar Vision AI para la detección de cascos, las ciudades y las organizaciones ciclistas pueden fomentar hábitos de conducción más seguros y, en última instancia, reducir el riesgo de lesiones relacionadas con el ciclismo.
Estimación de la velocidad de ciclistas y vehículos circundantes
La velocidad desempeña un papel crucial en la seguridad ciclista, tanto para el ciclista como para los usuarios de las vías circundantes. YOLO11 puede entrenarse para estimar la velocidad de los ciclistas y los vehículos cercanos, proporcionando información que ayuda a mejorar la gestión del tráfico y a prevenir accidentes.
Por ejemplo, las cámaras en carretera con IA pueden controlar la velocidad de los ciclistas en zonas de alto riesgo, como cruces o descensos pronunciados, donde el control de la velocidad es esencial. Además, los modelos de visión por ordenador pueden rastrear la velocidad de los vehículos cerca de los carriles bici, identificando las zonas en las que los coches circulan a una velocidad significativamente superior a la de los ciclistas, lo que puede aumentar los riesgos de colisión. Cuando se detecta una velocidad excesiva de los vehículos cerca de los carriles bici, los sistemas basados en IA pueden proporcionar información para hacer cumplir los límites de velocidad o diseñar barreras de protección para mejorar la seguridad de los ciclistas.
Fig. 3. YOLO11 detecta la velocidad de los vehículos en tiempo real, lo que permite mejorar las medidas de seguridad vial.
El análisis de la velocidad ciclista también puede beneficiar a los ciclistas de competición. Mediante el uso de Vision AI para realizar un seguimiento de su velocidad y aceleración en tiempo real, los ciclistas pueden recibir información al instante, lo que les ayuda a mejorar su rendimiento y mantener velocidades de conducción seguras.
Analizando los patrones de velocidad, los planificadores urbanos pueden aplicar medidas de control de la velocidad, ajustar los diseños de los carriles bici y mejorar la seguridad vial de todos los usuarios.
Detección de señales de tráfico para mejorar la navegación en bicicleta
Navegar por entornos urbanos puede ser un reto para los ciclistas, especialmente en zonas con señales de tráfico y normas viales complejas. YOLO11 puede detectar señales de tráfico en tiempo real, ayudando a los ciclistas a mantenerse informados y mejorando la seguridad vial.
Fig. 4. YOLO11 detecta y clasifica distintas señales de tráfico.
Por ejemplo, las cámaras montadas en el manillar pueden utilizar Vision AI para reconocer y clasificar las señales de tráfico, como los marcadores del carril bici, las señales de stop o los pasos de peatones. Esta información puede transmitirse al ciclista a través de una interfaz visual, asegurando que conozca las instrucciones importantes de la carretera.
Las carreras ciclistas o las pruebas de resistencia también pueden beneficiarse de la detección de señales en tiempo real. Los sistemas basados en IA pueden proporcionar a los organizadores de carreras información sobre si los participantes siguen correctamente las marcas de la ruta, lo que reduce los giros erróneos y mejora la seguridad de la carrera.
Al integrar la detección de señales de tráfico en la tecnología ciclista, la navegación basada en IA puede mejorar el conocimiento de la situación y favorecer experiencias ciclistas más seguras.
Futuro de la visión por ordenador en el ciclismo
A medida que avanza la tecnología de IA, se espera que la visión por ordenador desempeñe un papel más importante en la mejora de las experiencias ciclistas. Algunas posibles aplicaciones futuras son:
Cascos de ciclista inteligentes con Vision AI en tiempo real: Los cascos del futuro podrían integrar cámaras impulsadas por AI que detecten obstáculos, señales de tráfico y vehículos cercanos, proporcionando alertas en tiempo real a los ciclistas.
Semáforos adaptativos para ciclistas: La visión por ordenador podría analizar el flujo de ciclistas en los cruces y ayudar a la gestión del tráfico formando parte de un sistema de semáforos inteligentes que se ajusten en tiempo real, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la seguridad de los ciclistas.
Control automatizado de la seguridad de los carriles bici: Los sistemas de vigilancia basados en IA podrían analizar los carriles bici en busca de peligros, garantizando su seguridad y mantenimiento.
Estas innovaciones ponen de relieve cómo la visión basada en la IA puede crear experiencias ciclistas más seguras, eficientes y accesibles.
Principales conclusiones
A medida que la bicicleta gana popularidad como opción de transporte sostenible, los modelos de visión por ordenador como YOLO11 ofrecen soluciones prácticas para mejorar la seguridad, la navegación y la planificación de infraestructuras. Al automatizar la detección de cascos, el control de la velocidad y el seguimiento de las bicicletas, Vision AI puede mejorar la experiencia ciclista y reducir los riesgos de accidente.
Ya se trate de detectar peligros en la carretera, mejorar la navegación o integrar soluciones de seguridad basadas en IA, la visión por ordenador está transformando el uso de la bicicleta para ciclistas urbanos, atletas y aficionados. Descubra cómo YOLO11 y los sistemas de visión basados en IA pueden mejorar la seguridad ciclista y la planificación de infraestructuras.
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